多益网络数据挖掘工程师

1. 负责零售业务的数据挖掘、分析与洞察，优化用户画像标签体系，支持精准营销和个性化推荐。 2. 参与特征工程开发，从海量数据中提取高价值特征，优化模型效果，提升业务核心指标（如转化率、留存率）。 3. 参与跨团队项目，与产品、运营团队协作，充分理解业务诉求，识别业务机会并推动项目决策。

1、负责日常的广告数据处理和分析工作，包括但不限于用户标签数据计算、数据清理、数据分析和常规建模； 2、基于海量玩家行为，利用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，负责设计和优化用户数据挖掘模型； 3、负责数据挖掘应用功能的设计和开发，包括结构化数据处理、预测模型建立、用户行为研究和用户属性生成、效果评估、以及功能的后续迭代优化等工作

工作职责： 促销敏感增益算法： 开发并优化促销策略中敏感增益算法，通过数据挖掘和分析提高促销活动的效果和客户回报率。 APP高潜人群识别： 利用数据挖掘技术，识别并细分APP用户中的高潜力人群，帮助运营团队实现精准营销和个性化服务。 APP用户特征预测： 构建预测模型，分析和预测APP用户行为特征，包括但不限于购买倾向、使用习惯等，为产品优化和市场营销提供预测性建议。 渠道转化贡献度归因和增量归因算法： 设计和应用归因算法，评估不同渠道对业务转化的贡献度，并实施增量归因算法来识别渠道效果的真实提升。 APP基础数据标签清洗： 负责对APP基础数据进行标签清洗和整理，确保数据的准确性和可靠性，以支持后续的数据挖掘和分析工作。

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